package com.atguigu.gmall.realtime.app.dim;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import com.atguigu.gmall.realtime.app.func.DimSinkFunction;
import com.atguigu.gmall.realtime.app.func.TableProcessFunction;
import com.atguigu.gmall.realtime.beans.TableProcess;
import com.atguigu.gmall.realtime.utils.MyKafkaUtil;
import com.ververica.cdc.connectors.mysql.source.MySqlSource;
import com.ververica.cdc.connectors.mysql.table.StartupOptions;
import com.ververica.cdc.debezium.JsonDebeziumDeserializationSchema;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.api.common.restartstrategy.RestartStrategies;
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.api.common.state.MapStateDescriptor;
import org.apache.flink.api.common.time.Time;
import org.apache.flink.connector.jdbc.JdbcSink;
import org.apache.flink.runtime.state.hashmap.HashMapStateBackend;
import org.apache.flink.runtime.state.storage.JobManagerCheckpointStorage;
import org.apache.flink.streaming.api.CheckpointingMode;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.BroadcastConnectedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.BroadcastStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.CheckpointConfig;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.ProcessFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.co.BroadcastProcessFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.SinkFunction;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
import org.apache.flink.util.Collector;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Properties;

/**
 * @author Felix
 * @date 2023/1/30
 * 维度层处理
 * 需要启动的进程
 *      zk、kafka、maxwell、hdfs、DimApp
 * 开发流程总结
 *      基本环境准备
 *      检查点相关的设置
 *      从kafka的topic_db主题读取业务数据
 *      简单的ETL以及类型转换    jsonStr->jsonObj
 *      使用FlinkCDC读取配置表数据---配置流
 *      将配置流进行广播---广播流
 *      将主流和广播流进行关联
 *      对关联之后的数据进行处理
 *          class TableProcessFunction extends BroadcastProcessFunction
 *              open:使用jdbc方式读取配置表的数据进行预加载，解决主流数据先到，但是配置信息还没有加载到广播状态的情况
 *              processElement:处理主流数据
 *                  根据处理的数据的表名到广播状态以及configMap中获取对象的配置信息
 *                  过滤掉不需要传递的属性
 *                  补充sink_table输出目的地属性
 *                  如果是维度将维度数据向下游传递
 *              processBroadcastElement:处理广播流数据
 *                  删除操作：从广播状态以及configMap中将对应的配置数据删除掉
 *                  删除外的其它操作：将对象的配置信息封装成kv放到广播状态以及configMap中
 *                  提前将维度表创建出来
 *                      拼接建表语句，使用jdbc执行建表语句
 *      将维度数据向Phoenix表中写入
 *          class DimSinkFunction
 *              invoke：拼接upsert语句，使用jdbc将数据写到Phoenix表中
 * 程序执行流程(以初始化品牌维度历史数据为例)
 *      将需要启动的进程启动
 *      当DimApp应用启动的时候，会将配置表中的配置信息加载到configMap以及广播状态中
 *      运行mysql_to_kafka_init.sh base_trademark
 *      maxwell-bootstrap到业务数据库品牌表中将所有品牌数据进行全表扫描
 *      将扫描到的历史数据交给maxwell进程进行处理
 *      maxwell会将读取到的品牌数据封装为json格式字符串发送topic_db主题中
 *      DimApp会从topic_db主题中读取数据
 *      processElement方法会对主流读取到的数据进行处理
 *      根据当前处理的数据表名判断是不是维度
 *      base_trademark在配置表中可以找到对应的配置信息，所以是维度数据
 *      将处理的品牌这条数据向下游传递---维度流dimDS
 *      将维度流中的数据写到Phoenix表中
 *          DimSinkFunction-invoke
 */
public class DimApp {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //TODO 1.基本环境准备
        //1.1 指定流处理环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        //1.2 设置并行度
        env.setParallelism(4);
        //TODO 2.检查点相关的设置
        /*//2.1 开启检查点
        env.enableCheckpointing(5000L, CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);
        //2.2 设置检查点超时时间
        env.getCheckpointConfig().setCheckpointTimeout(60000L);
        //2.3 设置job取消之后 检查点是否保留
        env.getCheckpointConfig().enableExternalizedCheckpoints(CheckpointConfig.ExternalizedCheckpointCleanup.RETAIN_ON_CANCELLATION);
        //2.4 设置两个检查点之间最小的时间间隔
        env.getCheckpointConfig().setMinPauseBetweenCheckpoints(2000L);
        //2.5 设置重启策略
        // env.setRestartStrategy(RestartStrategies.fixedDelayRestart(3,3000L));
        env.setRestartStrategy(RestartStrategies.failureRateRestart(3, Time.days(30), Time.seconds(3)));
        //2.6 设置状态后端
        env.setStateBackend(new HashMapStateBackend());
        env.getCheckpointConfig().setCheckpointStorage("hdfs://hadoop202:8020/gmall/ck");
        //2.7 设置操作hadoop的用户
        System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "atguigu");*/

        //TODO 3.从kafka主题中读取数据
        //3.1 声明消费的主题以及消费者组
        String topic = "topic_db";
        String groupId = "dim_app_group";
        //3.2 创建消费者对象
        FlinkKafkaConsumer<String> kafkaConsumer = MyKafkaUtil.getKafkaConsumer(topic, groupId);
        //3.3 消费数据 封装为流
        DataStreamSource<String> kafkaStrDS = env.addSource(kafkaConsumer);

        //TODO 4.对读取的数据进行简单的ETL以及类型转换   jsonStr->jsonObj
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> jsonObjDS = kafkaStrDS.process(
            new ProcessFunction<String, JSONObject>() {
                @Override
                public void processElement(String jsonStr, Context ctx, Collector<JSONObject> out) throws Exception {
                    try {
                        JSONObject jsonObj = JSON.parseObject(jsonStr);
                        String type = jsonObj.getString("type");
                        if(!"bootstrap-start".equals(type)&&!"bootstrap-complete".equals(type)){
                            out.collect(jsonObj);
                        }
                    } catch (Exception e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                }
            }
        );
        // jsonObjDS.print(">>>>");

        //TODO 5.使用FlinkCDC读取配置表数据
        MySqlSource<String> mySqlSource = MySqlSource.<String>builder()
            .hostname("hadoop202")
            .port(3306)
            .databaseList("gmall0815_config") // set captured database
            .tableList("gmall0815_config.table_process") // set captured table
            .username("root")
            .password("123456")
            .startupOptions(StartupOptions.initial())
            .deserializer(new JsonDebeziumDeserializationSchema()) // converts SourceRecord to JSON String
            .build();
        DataStreamSource<String> mySqlDS = env.fromSource(mySqlSource, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "MySQL Source");
        // mySqlDS.print();
        //TODO 6.对读取到配置信息进行广播
        MapStateDescriptor<String, TableProcess> mapStateDescriptor
            = new MapStateDescriptor<String, TableProcess>("mapStateDescriptor", String.class, TableProcess.class);
        BroadcastStream<String> broadcastDS = mySqlDS.broadcast(mapStateDescriptor);

        //TODO 7.将广播流和主流进行关联--connect
        BroadcastConnectedStream<JSONObject, String> connectDS = jsonObjDS.connect(broadcastDS);

        //TODO 8.对关联之后的数据 进行处理 --- 过滤出维度数据
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> dimDS = connectDS.process(
            new TableProcessFunction(mapStateDescriptor)
        );
        //TODO 9.将维度数据写到Phoenix中
        dimDS.print(">>>");
        dimDS.addSink(new DimSinkFunction());
        env.execute();
    }
}
